用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
P=[
+ _- C6 ~" E# U8 ?4 g& {+ ?
$ T; o7 y5 Q" d" F* I6 n+ R7 2 0.12 0.05 5（每列分别是圆角 压边力 摩擦系数 模具间隙 凹模圆角等）

% L5 Z) o6 \* R' E+ A6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6

4 2 0.10 0.20 4
]
% ~1 i* l) \/ n7 ~+ g# |. H9 R归一化之后，默认的最大值是7，最小值是0.05，但是这两个参数属于不同的因素，应该是每列都对应一个最大值最小值，即每个因素有各自的最大最小值。

% a; t5 `/ c" j# b, l! J%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
3 {- I: P% d) k, S2 p. `[outputn,outputps]=mapminmax(T);
; D; p/ h+ g1 }/ M$ s* s
%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
' [9 X0 k: e& ]" \1 K6 y
%网络参数配置
3 p( T9 {# w9 N4 v/ F% O7 E/ enet.trainParam.epochs=1000;
5 w3 p5 c/ r; r7 vnet.trainParam.lr=0.01;
; }% [! {% b0 V0 X% F( cnet.trainParam.goal=0.00004;

3 k5 e; K4 `' J: B%BP神经网络训练
. Y0 t, @- g/ R4 @  Bnet=train(net,inputn,outputn);
& W3 F8 }+ j4 d  [' c
& {* K- N; s9 @3 L7 ?' v) m. M---------------------------------------割-------------------------------------------------
  v& T8 v. [% K& ?* \  q
或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
net=newff（[4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7])

cheelchen

木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
+ G2 \+ i  C- q. k" ^9 Q你想问什么问题？

4 z$ `3 o; ?  A7 q& A" u就是把几个因素的值写在一起，怎么区分开，每列代表不同的项目。而不是整个矩阵代表同一个项目

木兆木风

你想问什么问题？